선박용 연료전지 시스템의 스택 온도를 일정하게 유지하기 위한 스택 냉각 시스템은 Close-Loop의 청수 라인과 Open-loop의 해수 라인을 적절하게 조합하여 구성할 수 있다. 청수와 해수의 열 교환량은 스택 냉각 시스템에 설치된 3-way 밸브의 열림 정도로 결 정된다. 냉각 시스템의 청수 라인과 해수 라인 각각의 펌프 토출량과 3-way 밸브의 열림률 관계는 명확하게 규명하기 어려우며, 동시 에 연료전지 스택과 결합 되어 동작하기 때문에 난해한 거동을 보인다. 본 연구에서는 냉각 시스템의 구성 요소들과 연료전지 스택이 결합 되어 동작할 때의 관계를 해석하기 위해 통계적 기법을 적용하였으며 필요 데이터를 확보하기 위해 청수 라인과 해수 라인으로 구성된 30KW 급 PEMFC 시스템을 모델링하고, 다양한 조건으로 시뮬레이션하였다. 펌프의 토출량 변화, 부하 조건의 변동 등의 다양 한 시나리오를 통해 도출된 파라미터들은 3-way 밸브 열림률, 시스템 효율, 동적 응답성 등이며 각각 축 재정의, 정규화 기법 등 통계 적 기법으로 시각화되었다. 따라서 본 연구의 접근 방식을 이용하면, 결합 된 설비들의 관계를 시각적 데이터로 명확하게 확인할 수 있으며, 가동 조건을 변경했을 때의 시스템 효율, 소모전력, 시스템의 정상 작동 여부를 예측할 수 있다. 또한, 이와 같은 방법은 복잡 한 시스템의 특성을 정의하는 기초 연구로서 의미가 있으며 선박의 빅데이터를 처리하는 연구 등으로의 발전 가능성을 확인하였다.

To maintain a stable stack temperature in marine fuel cell systems, the stack cooling system can be configured by appropriately combining a closed-loop fresh water line and an open-loop seawater line. The heat exchange between the fresh water and seawater is determined by the degree of opening of a three-way valve installed in the stack cooling system. The relationship between the discharge flow rates of the fresh water and seawater lines, and the degree of opening of the three-way valve, is not clearly defined, as it exhibits a complex behavior due to its operation in conjunction with the fuel cell stack. In this study, statistical techniques were applied to interpret the relationship between the components of the cooling system and fuel cell stack, when operated together. A 30-kW class PEMFC system was modeled with fresh water and seawater lines to obtain the necessary data, and simulations were conducted under various conditions. Parameters, such as the degree of opening of the three-way valve, system efficiency, and dynamic responsiveness, derived from scenarios involving variations in the pump discharge flow, load conditions, etc., were visualized using statistical techniques, including axis redefinition and normalization. The proposed approach allows for clear visualization of the relationships among various pieces of equipment through visual data and enables prediction of system efficiency, power consumption, and normal operation of the system when the operating conditions are altered beforehand. Furthermore, this study serves as a foundational research defining the characteristics of complex systems, and paves the way for potential advancements in handling big data in marine research.

요 약
Abstract
1. 서 론
2. 시스템 모델링
3. 연료전지-냉각 시스템 관계 분석
    3.1 시뮬레이션 데이터 시각화 및 분석
    3.2 효율 데이터 정규화 및 분석
    3.3 동적 응답성 확인 및 분석
4. 결 론
Acknowledgments
References

• 김산(국립한국해양대학교 해사대학 박사과정) | San Kim (PhD Candidate, Division of Marine Information Technology, National Korea Maritime & Ocean University, Busan 49112, Korea)
• 김종인(국립한국해양대학교 해사대학 박사과정) | Jong-in Kim (PhD Candidate, Division of Marine Information Technology, National Korea Maritime & Ocean University, Busan 49112, Korea)
• 박상균(국립한국해양대학교 해사대학 교수) | Sang-Kyun Park (Professor, Division of Maritime AI & Cyber Security, National Korea Maritime & Ocean University, Busan 49112, Korea) Corresponding author